Evaluating the liver abscess microbiota of beef cattle during a reduction in tylosin supplementation shows differences according to abscess size and fraction
Notice bibliographique
Résumé
Liver abscesses (LA) resulting from bacterial infection in cattle pose a significant global challenge to the beef and dairy industries. Economic losses from liver discounts at slaughter and reduced animal performance drive the need for effective mitigation strategies. Tylosin phosphate supplementation is widely used to reduce LA occurrence, but concerns over antimicrobial overuse emphasize the urgency to explore alternative approaches. Understanding the microbial ecology of LA is crucial to this, and we hypothesized that a reduced timeframe of tylosin delivery would alter LA microbiomes. We conducted 16S rRNA sequencing to assess severe liver abscess bacteriomes in beef cattle supplemented with in-feed tylosin. Our findings revealed that shortening tylosin supplementation did not notably alter microbial communities. Additionally, our findings highlighted the significance of sample processing methods, showing differing communities in bulk purulent material and the capsule-adhered material. Fusobacterium or Bacteroides ASVs dominated LA, alongside probable opportunistic gut pathogens and other microbes. Moreover, we suggest that liver abscess size correlates with microbial community composition. These insights contribute to our understanding of factors impacting liver abscess microbial ecology and will be valuable in identifying antibiotic alternatives. They underscore the importance of exploring varied approaches to address LA while reducing reliance on in-feed antibiotics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».